تقرير Covid Live باستخدام Raspberry Pi: 6 خطوات

2024 مؤلف: John Day | [email protected]. آخر تعديل: 2024-01-30 07:37

كما نعلم ، يتأثر العالم بأسره بجائحة COVID-19 ويعمل الجميع تقريبًا من المنزل. يجب علينا جميعًا الاستفادة من هذه المدة في أحسن الأحوال ، لتحسين مهاراتنا التقنية أو كتابة بعض البرامج النصية البايثونية الجيدة ، دعونا نرى نصًا بسيطًا من Python لإظهار حالات فيروس كورونا الحكومية في الهند. يقوم نص Python هذا بجلب البيانات الحية من الموقع الرسمي لوزارة الصحة.

اللوازم

Raspberry Pi 3 ب +

بطاقة SD (بحد أدنى 16 جيجابايت)

كابل HDMI

كابل إيثرنت

اتصال بالإنترنت

إذا كنت أول مرة في Raspberry Pi ، فأنت بحاجة إلى إعداده: -

متطلبات أخرى

رابط رمز viusal stdio (python ID) هنا: -

الخطوة 1: إعداد Raspberry Pi

تأكد من تثبيت نظام التشغيل على بطاقة SD. قد يكون نظام التشغيل Raspberry Pi مثبتًا على بطاقة SD الخاصة بك. … تكوين اتصال Wifi على بطاقة SD الخاصة بك. … قم بتشغيل Raspberry Pi الخاص بك. … اتصل بـ Raspberry Pi الخاص بك باستخدام SSH. … تثبيت خادم VNC. … تثبيت عارض VNC على الكمبيوتر المحمول الخاص بك.

لتشغيل برنامج

قبل أن نبدأ في كتابة البرنامج ، نحتاج أولاً إلى تثبيت وحدة Raspberry Pi GPIO Python. هذه مكتبة تسمح لنا بالوصول إلى منفذ GPIO مباشرة من Python.

لتثبيت مكتبة Python ، افتح Terminal وقم بتنفيذ ما يلي

نقطة تثبيت python-rpi.gpio python3-rpi.gpio

بعد تثبيت المكتبة الآن ، افتح Python IDE المفضل لديك والصق هذا الرمز أو جرب بنفسك

الخطوة 2: تحتاج إلى تثبيت بعض الميزات الإضافية لذلك فهي: -

تثبيت نقطة bs4

جدولة تثبيت النقطة

نقطة تثبيت matplotlib

نقطة تثبيت numpy

تحتاج إلى فتح موجه الأوامر ، للذهاب إلى زر البحث وإدخال cmd وفتحه باستخدام Run كمسؤول

الخطوة الثالثة: استيراد Libaray

# استيراد مكتبات

طلبات الاستيراد

من bs4 استيراد BeautifulSoup

من جدولة استيراد جدولة

استيراد نظام التشغيل

استيراد numpy كـ np

استيراد matplotlib.pyplot كـ PLT

الخطوة 4: جمع البيانات الحية من الموقع الرسمي لوزارة الشؤون الصحية

extract_contents = صف lambda: [x.text.replace ('\ n'، '') لـ x في الصف]

URL = 'https://www.mohfw.gov.in/' SHORT_HEADERS = ['SNo'، 'State'، 'Indian-Confirmed'، 'Foreign-Confirmed'، 'Cured'، 'Death']

response = request.get (URL).content soup = BeautifulSoup (response، 'html.parser')

header = extract_contents (soup.tr.find_all ('th'))

stats = all_rows = soup.find_all ('tr')

للصف في all_rows:

stat = extract_contents (row.find_all ('td'))

إذا كان الإحصائيات:

إذا كان len (stat) == 5:

# الصف الأخير

stat = ["، * stat]

stats.append (stat)

elif len (stat) == 6:

stats.append (stat)

الإحصائيات [-1] [1] = "إجمالي الحالات"

stats.remove (stats [-1])

الخطوة 5: إنشاء جدول لإظهار الإخراج

كائنات =

للصف في الإحصائيات: objects.append (الصف [1])

y_pos = np.arange (لين (كائنات))

أداء =

للصف في الإحصائيات:

Performance.append (int (row [2]) + int (row [3]))

الجدول = جدولة (الإحصائيات ، الرؤوس = SHORT_HEADERS)

طباعة (طاولة)

الخطوة 6: يمكنك الآن رؤية هذا التقرير

تذكر أنه تقرير مباشر لذلك هناك تغيير في كل مرة